論文の概要: Brain Tumour Removing and Missing Modality Generation using 3D WDM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04630v1
- Date: Thu, 07 Nov 2024 11:29:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-08 19:39:37.912539
- Title: Brain Tumour Removing and Missing Modality Generation using 3D WDM
- Title（参考訳）: 3次元WDMを用いた脳腫瘍除去と欠損モード生成
- Authors: André Ferreira, Gijs Luijten, Behrus Puladi, Jens Kleesiek, Victor Alves, Jan Egger,
- Abstract要約: 本稿では,第8タスクのための第2の配置ソリューションとBraTS 2024タスク7タスクへの参加ソリューションを提案する。
臨床実践を支援するための自動脳分析アルゴリズムの採用が増加している。
これらのアルゴリズムの多くは、脳病変の存在や、特定のMRIモダリティの欠如に苦慮している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0697927556594573
- License:
- Abstract: This paper presents the second-placed solution for task 8 and the participation solution for task 7 of BraTS 2024. The adoption of automated brain analysis algorithms to support clinical practice is increasing. However, many of these algorithms struggle with the presence of brain lesions or the absence of certain MRI modalities. The alterations in the brain's morphology leads to high variability and thus poor performance of predictive models that were trained only on healthy brains. The lack of information that is usually provided by some of the missing MRI modalities also reduces the reliability of the prediction models trained with all modalities. In order to improve the performance of these models, we propose the use of conditional 3D wavelet diffusion models. The wavelet transform enabled full-resolution image training and prediction on a GPU with 48 GB VRAM, without patching or downsampling, preserving all information for prediction. For the inpainting task of BraTS 2024, the use of a large and variable number of healthy masks and the stability and efficiency of the 3D wavelet diffusion model resulted in 0.007, 22.61 and 0.842 in the validation set and 0.07 , 22.8 and 0.91 in the testing set (MSE, PSNR and SSIM respectively). The code for these tasks is available at https://github.com/ShadowTwin41/BraTS_2023_2024_solutions.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,第8タスクのための第2の配置ソリューションとBraTS 2024タスク7タスクへの参加ソリューションを提案する。
臨床実践を支援するための自動脳分析アルゴリズムの採用が増加している。
しかし、これらのアルゴリズムの多くは、脳病変の存在や、特定のMRIモダリティの欠如に苦慮している。
脳の形態の変化は、高い可変性と、健康な脳でのみ訓練された予測モデルの性能を低下させる。
通常、MRIモダリティの欠如によって提供される情報の欠如は、全てのモダリティで訓練された予測モデルの信頼性を低下させる。
これらのモデルの性能を向上させるために,条件付き3次元ウェーブレット拡散モデルを提案する。
ウェーブレット変換により、48GBのVRAMを持つGPU上でフル解像度の画像トレーニングと予測が可能になった。
BraTS 2024の塗布作業では、多数の健康マスクと3Dウェーブレット拡散モデルの安定性と効率が検証セットで0.007、22.61、0.842、テストセットで0.07、22.8、0.91となった(MSE、PSNR、SSIM)。
これらのタスクのコードはhttps://github.com/ShadowTwin41/BraTS_2023_2024_solutionsで公開されている。
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